基于spiht图像部分加密方法的研究和实现

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1、大连理工大学硕士学位论文摘要随着网络技术和多媒体技术的迅速发展，图像的数据安全问题越来越受到人们关注。以前，人们常常利用传统的文本加密方法加密图像的所有数据，但由于图像数据量大，这种方法的加密效率很低。在图像压缩技术成熟之后，又出现了加密全部压缩数据的图像加密方法，加密效率有较大提高。然而，在实时加密要求下，图像的压缩数据量仍然较大。为此，近年来出现了仅加密压缩编码的部分重要数据的图像部分加密方法，成为同时满足安全性和实时性的有效加密方案。本文在现有图像加密方法的基础上，深入研究了基于小波压缩编码

2、分层树集合划分(SetPartitioninginHierarchicalTrees，SPIHT)的图像部分加密方法，旨在既提高图像加密效率，又保障图像数据安全性。SPIHT编码是一种嵌入式位平面编码，编码数据由六类数据组成，编码数据具有很强的前后关联性，而且不同类型数据也有很强的相关性，在解码中所起的作用也各不相同。通过理论分析和仿真实验，发现其中两类数据不但代表了图像的主要数据，而且直接影响其他数据的意义和解码。因此，本文将这两类数据进行加密。实现了一种灰度图像的部分加密方法，并通过仿真实验验

3、证了这种方法的有效性。由于彩色图像压缩编码CSPIHT是灰度图像压缩编码SPIHT的延伸，即它们具有相似的数据结构，本文在灰度图像部分加密方法基础上提出了彩色图像的部分加密方法。此外，本文基于SPIHT提出了盲源分离加密的一种改进方法，能够消除传统盲源分离不能直接分离相关源信号和输出幅度不确定等缺陷。主要依据是SPIHT编码能够大大降低图像间的相关性，避免了相关性对盲源分离效果的影响。而且，由于SPIHT编码输出是二迸制数据，很容易利用门限值将盲源分离解密输出数据还原为二进制数据，从而避免了幅值不

4、确定性对分离效果的影响。仿真实验和性能分析结果表明，这种改进方法解密图像的峰值信噪比不受盲源分离性能影响，而是由SPIHT的压缩率决定。最后，为将图像部分加密技术推向实际应用，本文基于VC实现了灰度图像部分加密软件，仿真测试结果表明了软件的正确性。关键词：部分加密；图像压缩；小波变换；SPIHT；盲源分离加密大连理工大学硕士学位论文MethodandImplementationforPartialEneryptionofImagesBasedonSPⅡn’。AbstractWiththefastd

5、evelopmentofnetworkandmIIldmedia，thesecurityoftlllagedatahasbeengainingmoreandmoreattention．1f1地traditionalencryptionmethodsfortextdatawerefirstlyusedtoeneryptimage，buttheemyptionefficiencywasverylowbecameofthelargequantityofimagedata．Astheprogressofi

6、magecompression,encryptionofthecompressedimagewasproposedandtheencryptionefficiencywaslargelyimproved．However,whenreal—timeencryptionisrequired,thequantityofcompressedimagedataisstillhuge．Therefore，anewencryptionmethodforeneryptingonlypartsofthecompre

7、sseddata,namelypartialencryption,Wasproposedrecently．．Thismethodisallefficientsolutionformeetingrequirementsofbothsecurityandreal-timeeneryption．．‘Thisthesisaimstoproposepartialimageencryptionmethodsutilizingsetpartitioninginhierarchicaltrees(SPIHT)．S

8、Pn{TisallefficiemwaveletimagecompressionbasedOnbitplane．nlecompresseddataarehiOalycorrelal[ecl，andfunctionsofdifferentdataaredifferent．Thatis，somecodearesignificantfordecodingwhereastheothersarenot．Bytheoreticalanalysisandsimulationexperiments